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上传时间: 2009-06-08
详细说明： 空间CCD像机的图像恢复是一个复杂的问题，图象数据恢复的准确与否直接影响天 文学家对于太阳物理特性的研究判断，目前各种图象恢复技术被广泛的应用于CCD像机 的图象处理上，一幅恒星、行星或星系的模糊照片通常通过多种反卷积它的点扩散函数 （PSF）来获得更加清晰的图象，但是难以克服图象处理过程中的奇异性和病态性，往 往要作出广义平稳过程的假设和其他先验条件。而由于神经网络图像恢复是建立在网络 能量函数收缩的基础上，从而完全避免了图象恢复的解析方法进行矩阵求逆带来的问 题，具有普遍适用性，但同时由于神经网络的建立，大大增加了 空间和时间复杂度，同 时带来了图象恢复效果不确定问题。 本文研究基于神经网络方法的空间CCD相机图像恢复过程，进行计算量、存储空间 和恢复效果的算法改进，使时间复杂度和空间复杂度大大的降低，增强了图像恢复的实 时性，同时提高了图象恢复效果，使之能较好的进行空间CCD像机的图形恢复。 研究中采用改进的神经网络结构，大大的减少了神经网络的规模，同时具备良好的 容错能力，降低了计算成本。研究特殊矩阵的理论，将其应用于算法的实现上，简化了 计算，提高了运行效率。运用大图像的分块技术，使图像恢复的时空复杂度明显降低。 本文利用模拟退火算法增强了图象的恢复效果，提高了信噪比，改善了图像的恢复 效果；为了取得理想的恢复效果，在相应的算法改进过程中，通过大量详细的图片试 验，得到了有关参数对图象恢复效果影响的实际数据，使图像恢复技术具有很强的实用 性。研究基于神经网络方法的空间CCD相机图像技术，还可应用于航空、民用、军事等 各个方面。 ...展开收缩
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